[发明专利]图像处理方法、装置、设备及计算机存储介质

说明书

本发明公开了一种图像处理方法、装置、设备及计算机存储介质。该方法包括：提取第二人脸图像光照信息，形成第一光照条件图，并将待处理的第一人脸图像与第一光照条件图输入GAN模型，得到融合后的目的人脸图像。根据本发明实施例，能够使人脸图像更加自然。

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，尤其涉及一种图像处理方法、装置、设备及计算机存储介质。

背景技术

随着网络和计算机技术的不断发展，大众娱乐性质的社交软件不断增多，具有美颜、萌脸、直播等功能的社交软件受到广大用户的青睐。另外，人脸交换逐渐成为人们社交娱乐的新热点，目前视频换脸技术的应用非常广泛，顾名思义，也就是在图像或视频中把一张脸替换成另一张脸。

但是，通常将人脸图像进行处理(例如，换脸)之后会存在人脸光照不自然的情况。

发明内容

本发明实施例提供一种图像处理方法、装置、设备及计算机存储介质，能够人脸图像更加自然。

第一方面，本发明实施例提供一种图像处理方法，方法包括：

获取第一人脸图像和第二人脸图像；

提取第二人脸图像的光照信息，形成第一光照条件图；

将第一人脸图像和第一光照条件图输入生成式对抗网络(GenerativeAdversarial Networks，GAN)模型，得到第一人脸图像和第一光照条件图融合后的目的人脸图像。

根据本发明实施例提供的图像处理方法，提取第二人脸图像的光照信息，形成光照条件图，包括：

将第二人脸图像的五官抠除，并用预设颜色填充五官所在区域，得到第三人脸图像；

利用第三人脸图像脸颊处的光照填充第三人脸图像中五官所在的区域，得到第四人脸图像；

对第四人脸图像进行模糊处理，形成第一光照条件图。

根据本发明实施例提供的图像处理方法，提取第二人脸图像的光照信息，形成光照条件图，包括：

对第二人脸图像进行模糊处理，形成第一光照条件图。

根据本发明实施例提供的图像处理方法，对生成式对抗网络GAN进行训练以得到GAN模型，所述训练包括：

将第五人脸图像及第六人脸图像的第二光照条件图输入GAN网络，得到第五人脸图像与第二光照条件图融合后的第七人脸图像；

将第七人脸图像与第六人脸图像进行比较，得到第七人脸图像与第六人脸图像之间的光照误差；

根据光照误差调整GAN网络的参数；

利用不同的人脸图像重复上述步骤，直至光照误差满足预设要求；

光照误差满足预设要求后，得到GAN网络模型。

根据本发明实施例提供的图像处理方法，第五人脸图像和第六人脸图像为在不同光照条件下的人脸图像。

根据本发明实施例提供的图像处理方法，模糊处理，包括：

高斯模糊处理，或者，基于拉普拉斯算子的模糊处理。

根据本发明实施例提供的图像处理方法，第一人脸图像包括换脸后的人脸图像。

第二方面，本发明实施例提供了一种图像处理装置，装置包括：

图像获取模块，用于获取第一人脸图像和第二人脸图像；

第一图像处理模块，用于提取第二人脸图像的光照信息，形成第一光照条件图；